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Titlebook: Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2022; 25th International C Linwei Wang,Qi Dou,Shuo Li Conference procee

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發(fā)表于 2025-3-28 14:38:03 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-28 20:01:05 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-29 01:09:17 | 只看該作者
Ziniu Qian,Kailu Li,Maode Lai,Eric I-Chao Chang,Bingzheng Wei,Yubo Fan,Yan Xuund ist seither eng mit den Entwicklungen in der au?erschulischen Kinder- und Jugendf?rderung verknüpft. Im Verst?ndnis der Soziokulturellen Animation sollen Kinder und Jugendliche die M?glichkeit haben, ihre Lebenswelt durch aktive Partizipation mitzugestalten, ihre Ideen umzusetzen und eigenkultur
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發(fā)表于 2025-3-29 06:15:16 | 只看該作者
Tan Nhu Nhat Doan,Kyungeun Kim,Boram Song,Jin Tae Kwakf?rderung sind für die OKJA damit bedeutsame Ans?tze und k?nnen für die Konzeptentwicklung und die Handlungspraxis wesentliche Impulse leisten. Im Lichte der Grunds?tze von OKJA, wie Freiwilligkeit und Partizipation, sind Formen der Medienbildung und Medienkompetenzf?rderung allerdings immer aufgrun
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發(fā)表于 2025-3-29 07:29:26 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-29 11:43:10 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-29 19:02:23 | 只看該作者
Wentai Hou,Helong Huang,Qiong Peng,Rongshan Yu,Lequan Yu,Liansheng Wangahl mit dem Scoring-Modell.Kinderzimmereinrichtung mit der Netzplantechnik.Babyphone-Kauf mit der Two-step Clusteranalyse.Text Mining von Babyratgebern.Windelbestandsmanagement.Make-or-Buy Babybrei.N?chtliches 978-3-658-37816-5
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發(fā)表于 2025-3-29 23:30:30 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-30 00:44:50 | 只看該作者
Federated Stain Normalization for Computational Pathologyy for computational pathology. However, deep federated learning is an opportunity to create datasets that reflect the data diversity of many laboratories. Further, the effort of dataset construction can be divided among many. Unfortunately, existing algorithms cannot be easily applied to computation
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發(fā)表于 2025-3-30 06:37:48 | 只看該作者
DGMIL: Distribution Guided Multiple Instance Learning for Whole Slide Image Classificationtly model the data distribution, and instead they only learn a bag-level or instance-level decision boundary discriminatively by training a classifier. In this paper, we propose DGMIL: a feature distribution guided deep MIL framework for WSI classification and positive patch localization. Instead of
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